[논문]차량 영상을 이용한 웹기반 주차관리 시스템

이효종

차량 영상을 이용한 웹기반 주차관리 시스템
Web-based Parking Lot Management System by Vehicle Movement 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. TC, 통신, v.46 no.12=no.390, 2009년, pp.95 - 101

초록
AI-Helper

경제적 발달이 이루어지고 사회가 복잡해지면서 교통 시스템의 문제가 두드러지게 나타나고 있다. 이로 인하여 운전자들의 경제적 시간적 손실이 증가하고 있는데 웹기반의 주차관리 시스템을 활용하여 이 문제를 해결하고자 하였다. 주차장은 교통시스템의 중요한 자원이기 때문에, 이들이 효율적으로 관리될 때에 교통시스템의 일부 문제를 해결할 수 있는 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 주차장에 설치된 카메라를 이용하여 이동하는 객체들을 추적한 후, 이동객체의 기하정보를 이용하여 이동하는 차량을 파악하는 방법을 제시하였다. 또한 이들 정보를 실시간으로 서버에서 처리하여 주차장의 총 주차 공간수, 주차된 차량의 수와 같은 주차장 통계정보를 저장하도록 하였다. 주차정보를 필요로 하는 클라이언트는 모바일 장치를 통하여 서버에 접속하여 원하는 주차장의 주차 가용성 여부를 파악할 수 있고 주차장을 선택하는 결정을 내릴 수 있다. 다수의 주차장들에 제안 시스템이 설치될 경우 운전자들과 사회적으로 커다란 경제적인 이익을 가져올 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

s economic development has been achieved and society gets complicated, problems of traffic system have been also exposed. Due to these problems, drivers have to endure economic loss and delayed time. A web-based parking lot management system has been proposed to solve this problem. Because a parking lot is an important resource of traffic system, efficient management of parking lots can be means to solve critical problems of traffic system. In this study a simple method is introduced to detect moving vehicles with geometric information of moving objects that has been computed from surveillance cameras installed in a parking lot. Statistical information processed from image data is also stored on a server side, such as total number of parking lots, a number of parked cars and a number of available parking spots. A client who wants to know the nearest parking place can share the information via a mobile device and shorten his or her driving time. Great benefit to both drivers and society is expected if many parking lots are equipped with this system.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

문턱치 값이 낮을수록 움직이는 객체는 많이 인식 할 수 있으나, 움직이지 않는 객체도 민감하게 반응하여 원하는 결과와는 다르게 움직임으로 잘못 인식하는 객체 수도 상대적으로 늘어난다. 따라서 본 논문에서는 문턱치 값의 오차범위를 줄이기 위한 반복적인 테스트와 차량이 이동하는 시점에서의 화면상의 노이즈가 없는 최적의 값을 찾아 적용하여야 한다.
본 논문에서는 주차장에 설치된 보안 카메라에서 획득하는 영상에 실시간 처리 기술을 적용하여 효율적인 주차를 유도하는 시스템을 제안하고자 한다. 획득한 영상에서 이동하는 객체를 인식하고, 필요한 정보를 웹에서 연동할 수 있도록 하여 다수의 접속자들이 실시간접속을 통하여 주차장의 감시카메라로부터 가공된 정보를 공유할 수 있는 것이다.
특히 주차장은 교통시스템의한 요소로서 효과적인 관리를 필요로 하는 중요 자원이다. 본 연구에서는 영상처리 기반의 주차장 관리시스템을 제안하였다. 주차장에 고정된 감시카메라를 설치하여 시간에 따른 차분영상을 구하여 이동하는 객체들의 윤곽선을 찾는 방법을 제시하였다.
4개의 카메라를 설치하여 주차장 전역을 촬영하게 하고, 주차장의 색상이 일정하다는 사실에 착안하여 주차장의 배경영상을 생성하였다. 이에 근거하여 주차 차량의 대수 및 시간별 차량의 변화 등을 모니터링할 수 있도록 하였다.

가설 설정

즉, 윈도우 환경(Win32)에서는 영상획득장치가 VFW(Video For Window)나 DS (DirectShow) 획득 장치의 드라이버가 제공이 되고 있다. 다른 작업환경에서는 적절한 대응 시스템을 설치하여 16비트 또는 32비트의 컬러영상을 처리할 수 있다고 가정하였다. 현재 본 논문에서 활용하고 있는 BT878 칩셋을 사용하는 그래픽카드는 JMF상에서 VFW 장치 드라이버를 인식하여 QVGA(320x240화소) 형태의 영상을 초당 :15 프레임정도로 획득할 수 있다.
차량의 크기가 너무 작게 촬영될 경우, 차량으로 인식하는데 어려움이 발생할 수 있다. 따라서 카메라에 따라 차이가 있으나 본 연구에서는 전장의 길이가 30화소 이상으로 촬영될 수 있도록 카메라가 설치되었다고 가정하였다. 또한 실험에 사용된 영상은 주간에 운영하는 주차장으로 제한하였으며, 적외선을 이용한 야간 촬영용 영상은 고려하지 않았다.
현재 본 논문에서 활용하고 있는 BT878 칩셋을 사용하는 그래픽카드는 JMF상에서 VFW 장치 드라이버를 인식하여 QVGA(320x240화소) 형태의 영상을 초당 :15 프레임정도로 획득할 수 있다. 본 연구에서는 인터넷에 연결된 카메라를 통하여 그림 1에 나타난 것과 같은 시스템을 가정하고 개발하였다.

제안 방법

원시데이터로 저장된다. 2차원 공간의 영상 데이터 처리를 위하여 2차원 영상으로 데이터를 변환하여 버퍼에 저장하고 두 버퍼간에 저장된 영상을 이용하여 차분 영상(differential image)을 생성하였다. 이들 영상은 기억장치에서 처리되는 버퍼형 메모리(buffered image)로 다음 장에서 다루는 이동객체의 추적 계산에 적절한 형태로 변환되어 저장하였다.
Lin[12] 등은 영상시스템에 기반을 두어 가장 진보적인 주차장 관리시스템 방식을 제안하였다. 4개의 카메라를 설치하여 주차장 전역을 촬영하게 하고, 주차장의 색상이 일정하다는 사실에 착안하여 주차장의 배경영상을 생성하였다. 이에 근거하여 주차 차량의 대수 및 시간별 차량의 변화 등을 모니터링할 수 있도록 하였다.
주차장 정보가 필요한 사용자는 웹서버에 접속하여 상황에 알맞게 주차 장의차량정보 및 혼잡도를 확인하여 가까운 주차장을 선택하여 주차를 할 수 있다. 또한 실시간으로 영상을 클라이언트에 전달하는 대신 일정 시간주기로 확보된 주차장의 정지영상을 클라이언트에 보여줌으로서 사용자가 문자 정보 뿐만 아니라 시각적으로도 주차장의 정보를 확인할 수 있도록 하였다.
또한 실험에 사용된 영상은 주간에 운영하는 주차장으로 제한하였으며, 적외선을 이용한 야간 촬영용 영상은 고려하지 않았다. 본 논문에서 모든 계산은 다양한 라이브러리와 상대적으로 쉽게 프로그래밍이 가능한 자바 환경에서 처리하였다.
필요하다. 본 연구에서는 RTP (Real-time transport Protocol)* 이용하여 스트림형태로 정보를 전송하도록 하였다. 그림 4는 RTP에 대한 간략한 개념을 보여주며 미디어를 네트웍으로 전송하기 위해 없어서는 안 되는 부분이다.
이전의 연구에서처럼 실시간으로 영상을 모바일장비로 전송하기에는 아직까지는 모바일 장비들의 제한된 성능과 전원으로는 낭비가 심하다. 본 연구에서는 서버에서 영상을 처리하게 되면 각각의 객체의 좌표와 넓이 정보 그리고 일정시간 주기로 주차장의 정지 영상이 파일로 웹 서버에 전달되게 되며, 웹서버에서는 이 파일을 처리하여 주차장의 현재 주차중인 차량과 진출입중인 차량의 대수 및 사용 가능한 공간을 나타내도록 하였다.
이 문제를 해결하기 위하여 사전에 주차장의 총 가능한 주차공간과 주차장이 열리는 시점에서 주차가 가능한 차량의 수를 입력받도록 하였다. 주차장의 사전정보가 입력된 후에는 ID장 2절에서 언급한 방법으로 차량의 출입을 정확하게 가감하여 현재 상태에서 가용성이 있는 주차공간을 계산하여 사용자에게 알려줄 수 있다.
주차장에 고정된 감시카메라를 설치하여 시간에 따른 차분영상을 구하여 이동하는 객체들의 윤곽선을 찾는 방법을 제시하였다. 이들 움직이는 화소 그룹의 윤곽 사각형을 구하고, 이들의 가로와 세로의 비율과, 화소의 개수 정보를 이용하여 움직이는 차량과 보행자를 구분하였다. 이들 정보는 통신 대역폭을 고려하여 주차정보를 요청하는 클라이언트 측에 주차장에 관한 유용한 정보, 즉 총 주차 공간, 현재 주차된 차량 수, 이동하는 차량 수 등을 공유하도록 하였다.
이들 움직이는 화소 그룹의 윤곽 사각형을 구하고, 이들의 가로와 세로의 비율과, 화소의 개수 정보를 이용하여 움직이는 차량과 보행자를 구분하였다. 이들 정보는 통신 대역폭을 고려하여 주차정보를 요청하는 클라이언트 측에 주차장에 관한 유용한 정보, 즉 총 주차 공간, 현재 주차된 차량 수, 이동하는 차량 수 등을 공유하도록 하였다. 클라이언트로 접속하는 경우에는 주차장의 현재 상황과 통계정보를 통하여 구체적인 정보를 알 수 있도록 하였다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. 제 II장에서 주차장의 효율적인 관리에 관련된 연구를 조사하였다. 제 m 장에서는 차량 영상의 획득 방법을 기술하였다.
본 연구에서는 영상처리 기반의 주차장 관리시스템을 제안하였다. 주차장에 고정된 감시카메라를 설치하여 시간에 따른 차분영상을 구하여 이동하는 객체들의 윤곽선을 찾는 방법을 제시하였다. 이들 움직이는 화소 그룹의 윤곽 사각형을 구하고, 이들의 가로와 세로의 비율과, 화소의 개수 정보를 이용하여 움직이는 차량과 보행자를 구분하였다.
상당히 높다. 획득된 영상을 다루기 위하여 프레임 단위로 영상을 구분하여 처리한다.
Suhr[11] 등은 주차공간을 좀 더 정확하게 확보하는 방법을 스테레오 기법을 통하여 해결하고자 하였다. 후방을 촬영하는 어안렌즈카메라 영상과 자동차 후미의 영상을 이용하여 3차원 입체영상을 구성한 후, 규칙적으로 배열된 주차공간의 특성을 이용하여 가용 주차지역을 찾을 수 있도록 하였다. Lin[12] 등은 영상시스템에 기반을 두어 가장 진보적인 주차장 관리시스템 방식을 제안하였다.

대상 데이터

다른 작업환경에서는 적절한 대응 시스템을 설치하여 16비트 또는 32비트의 컬러영상을 처리할 수 있다고 가정하였다. 현재 본 논문에서 활용하고 있는 BT878 칩셋을 사용하는 그래픽카드는 JMF상에서 VFW 장치 드라이버를 인식하여 QVGA(320x240화소) 형태의 영상을 초당 :15 프레임정도로 획득할 수 있다. 본 연구에서는 인터넷에 연결된 카메라를 통하여 그림 1에 나타난 것과 같은 시스템을 가정하고 개발하였다.

성능/효과

이와 같이 불확실한 윤곽선을 분명하게 나타내기 위해서 이진화 처리된 영상에 침식과 확장연산을 수행하여 분리된 화소들을 군집시켜서 차량 객체로 통합시킬 수 있다. 본 실험에서는 3×3의 침식마스크와 9x9의 확장 마스크를 사용하여 확산을 시켰을 때 양호한 결과를 보여주었다.
제시하였다. 차분영상을 구하여 움직이는 물체들의 경로를 연결선으로 추적하는 방법을 제안하여 이동하는 차량의 수량을 근접하게 구할 수 있었다. 차량의 수를 측정하는 단계에서 한 걸음 더 나가서 주차 공간을 예측하는 수학적 모델도 발표되었다.
Wang과 Hanson®은 군이나 민간업무의 용도로 광역의 주차장에 출입하는 차량의 변화를 측정하기 위한 방법을 제시하였다. 해당영역에서 항공 스테레오비젼으로 촬영하여 높이를 계산한 후에 차량은 지표면보다 높다는 원리를 이용하여 광역에 걸쳐서 시간별 차량수의 변화를 측정할 수 있었다.

참고문헌 (15)

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원문보기 상세보기
이기영, 이혁준, '스마트하이웨이를 위한 유비쿼터스 교통정보 서비스시스템,' 정보과학회 논문지, 제27권, 제9호, 34-40쪽, 2009년 9월
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상세보기
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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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